Stochastische Partikelschwarmoptimierung — Zufallsbasierte globale Suche mit Schwarmintelligenz
Die stochastische Partikelschwarmoptimierung (Stochastic PSO) ist eine Metaheuristik der Schwarmintelligenz, die den Standard-PSO-Rahmen durch explizite stochastische Elemente erweitert — zufällige Trägheitsgewichte, probabilistische Geschwindigkeitsrücksetzungen oder Rauschinjektionen —, um lokale Optima zu verlassen und die Populationsdiversität während der Suche aufrechtzuerhalten. Sie wird häufig auf kontinuierliche, gemischte und verrauschte Optimierungsprobleme in den Ingenieurwissenschaften, der Operations Research und dem simulationsbasierten Design angewendet.
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Quellen
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, Vol. 4, pp. 1942-1948. IEEE. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
- Clerc, M., Kennedy, J. (2002). The particle swarm - explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(1), 58-73. DOI: 10.1109/4235.985692 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Particle Swarm Optimization (Stochastic PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/stochastic-particle-swarm-optimization
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